python库matplotlib绘制坐标图
很多时候我们数据处理的时候要画坐标图,下面我用第三方库matplotlib以及scipy绘制光滑的曲线图
需要安装的库有 matplotlib,scipy, numpy
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.axisartist.axislines import Subplot from scipy import interpolate def sommth_plot(x_arr, y_arr): fig = plt.figure() # 创建一个figure ax = Subplot(fig, 111) # 利用Subplot将figure加入ax fig.add_axes(ax) ax.axis['bottom'].set_axisline_style("->", size=1.5) # x轴加上箭头 ax.axis['left'].set_axisline_style("->", size=1.5) # y轴加上上箭头 ax.axis['top'].set_visible(False) # 去除上方坐标轴 ax.axis['right'].set_visible(False) # 去除右边坐标轴 xmin = min(x_arr) xmax = max(x_arr) xnew = np.arange(xmin, xmax, 0.0005) # 在最大最小值间以间隔为0.0005插入点 func = interpolate.interp1d(x_arr, y_arr) ynew = func(xnew) # 得到插入x对应的y值 plt.plot(xnew, ynew, '-') # 绘制图像 plt.show() # show图像 if __name__ == '__main__': x = eval(input('输入x:')) y = eval(input('输入y:')) smooth_plot(x, y)
如果想进一步完善你的图像,可以用以下代码
# 设置图像标题 plt.title('title') # 设置x范围,y同理 plt.xlim(1, 4) # 给x,y轴添加说明 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # 设置线条的颜色,宽度,线条样式,标志以及曲线的标签 plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=1.0, linestyle='--', marker='o', label='') # 如果传递了label参量,则使用下面函数使标签显示,loc选择位置,frameon=True标签会在一个框内 plt.legend(loc='upper left', frameon=True)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
Python matplotlib生成图片背景透明的示例代码
使用matplotlib生成图片,想要背景透明,而且图例部分也显示透明效果,找到了大概的设置方法,特此记录. # coding=utf-8 # matplotlib背景透明示例图 # python 3.5 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl import scipy.stats as stats # 设置中文字体 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['S
-
python使用PIL和matplotlib获取图片像素点并合并解析
python 版本 3.x 首先安装 PIL 由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow. 所以 安装: pip install pillow 获取像素点 import numpy as np from PIL import Image img = Image.open("./b.png").convert('RGBA'
-
Python使用matplotlib 画矩形的三种方式分析
本文实例讲述了Python使用matplotlib 画矩形的三种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: 假设矩形两点坐标如下,分别为:x1, y1, x2, y2 cat_dict['bbox'][i] = (min_row, min_col, max_row, max_col) 1. plt.plot(x,y) 这种方式画的矩形 因为边距的问题 会放缩 plt.plot([cat_dict['bbox'][i][1], cat_dict['bbox'][i][3], cat_dict['bbo
-
python使用matplotlib绘制雷达图
本文实例为大家分享了python使用matplotlib绘制雷达图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 示例代码: # encoding: utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 显示中文 labels = np.array([u'总场次', u'吃鸡数', u'前十数',u'总击杀']) #
-
python调用Matplotlib绘制分布点图
Python调用Matplotlib代码绘制分布点,供大家参考,具体内容如下 绘制点图的目的 Matplotlib简介 代码 截图 1.绘制点图的目的 我们实验室正在做关于人脸识别的项目,其中在人脸检测后,会有些误检的图片,但是其中就有很多不符合的.很明显的是从图片大小,就可以过滤掉一部分.老大交给我的工作,就是通过绘制图片width,height的分布图,来找到一个合理的阈值. 2.Matlablib简介 Matplotlib是一个Python的图形框架 下面是官网的例子 Matplotlib
-
python matplotlib饼状图参数及用法解析
这篇文章主要介绍了python matplotlib饼状图参数及用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在python的matplotlib画图函数中,饼状图的函数为pie pie函数参数解读 plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, star
-
python matplotlib拟合直线的实现
这篇文章主要介绍了python matplotlib拟合直线的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] def linear_regression
-
python matplotlib折线图样式实现过程
这篇文章主要介绍了python matplotlib折线图样式实现过程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一:简单的折线图 import matplotlib.pyplot as plt #支持中文显示 plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #x,y数据 x_data = [1,2,3,4,5] y_data = [10,30,20,25,28] plt.
-
python使用Matplotlib改变坐标轴的默认位置
使用Matplotlib绘制的图表的默认坐标轴是在左下角的,这样对于一些函数的显示不是非常方便,要改变坐标轴的默认显示方式主要要使用gca()方法 plt.gca()表示 Get current axis,使用这个方法我们可以获得整张图表的坐标对象,这样我们就可以对坐标进行处理了,像移动位置,设置颜色之类的,类似plt.gcf()这个是 Get current figure 即获得当前图表的图像,对图像进行处理. 我们可以定义一个变量接收这个值: ax = plt.gca() 接下来还要了解一个
-
python库matplotlib绘制坐标图
很多时候我们数据处理的时候要画坐标图,下面我用第三方库matplotlib以及scipy绘制光滑的曲线图 需要安装的库有 matplotlib,scipy, numpy import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.axisartist.axislines import Subplot from scipy import interpolate def sommth_plot(x_arr, y_arr):
-
利用python库matplotlib绘制不同的图表
目录 1.绘制简单曲线图 2.绘制单条曲线图 3.绘制多条曲线 4.绘制直方图 5.绘制散点图 1.绘制简单曲线图 思路:通过3个坐标点,绘制曲线 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 3, 5], [4, 8, 10]) # 横坐标:1,3,5,纵坐标:4,8,10 # 显示所画的图 plt.show() 运行效果如图: 2.绘制单条曲线图 思路:先通过linspace绘制一条直线,然后在-pi~pi之间定义100个元素 import
-
Python如何使用内置库matplotlib绘制折线图
这篇文章主要介绍了Python如何使用内置库matplotlib绘制折线图,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 环境准备: 需要安装matplotlib,安装方式: pip install matplotlib 直接贴代码喽: #引入模块 from matplotlib import pyplot,font_manager #设置支持中文字体的显示 font=font_manager.FontProperties(fname="C:\
-
Python利用matplotlib绘制折线图的新手教程
前言 matplotlib是Python中的一个第三方库.主要用于开发2D图表,以渐进式.交互式的方式实现数据可视化,可以更直观的呈现数据,使数据更具说服力. 一.安装matplotlib pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 二.matplotlib图像简介 matplotlib的图像分为三层,容器层.辅助显示层和图像层. 1. 容器层主要由Canvas.Figure.Axes组成. Canvas位
-
Python使用matplotlib绘制动画的方法
本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制动画的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画 下面是几个的示例: 第一个例子使用generator,每隔两秒,就运行函数data_gen: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig =
-
Python利用matplotlib绘制散点图的新手教程
前言 上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:https://www.jb51.net/article/198991.htm,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图. 一.matplotlib绘制散点图 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019] turnovers =
-
python使用matplotlib绘制图片时x轴的刻度处理
在使用matplotlib绘制图片时,x轴的刻度可能比较密集,特别是以日期作为x轴时,则最后会显示不出来. 数据如下,速度V的数组与时间字符串Date的数组: 绘制随时间变化的值的折线图. 直接绘制折线图,可以发现x轴重叠. plt.plot(Date, V1, 'r', label='a') plt.plot(Date, V2, 'blue', label='b') plt.plot(Date, V3, 'black', label='c') plt.plot(Date, V4, 'yello
-
Python用 matplotlib 绘制柱状图
目录 1. 柱状图概述 1.1什么是柱状图 1.2柱状图使用场景 1.3柱状图绘制步骤 1.3案例展示 2. 柱状图属性 2.1柱状体颜色填充 2.2状描边设置 2.3状体边框宽度 2.4刻度标签 3. 堆叠柱状图 4. 并列柱状图 5. 水平柱状图 6. 添加折线柱状图 7. 正负柱状图 复习回顾: Python 为数据展示提供了大量优秀的功能包,其中 matplotlib 模块可以方便绘制制作折线图.柱状图.散点图等高质量的数据包. 关于 matplotlib 模块,我们前期已经对matpl
-
python 用matplotlib绘制折线图详情
目录 1. 折线图概述 1.1什么是折线图? 1.2折线图使用场景 1.3绘制折线图步骤 1.4案例展示 2. 折线2D属性 2.1linestyle:折线样式 2.2color:折线颜色 2.3marker:坐标值标记 2.4fillstyle:标记填充方法 2.5linewidth(lw): 直线宽度 3. 坐标管理 3.1坐标轴名字设置 3.2坐标轴刻度设置 3.3坐标轴位置设置 3.4指定坐标值标注 4. 多条折线展示图 5. 图列管理 复习回顾: 众所周知,matplotlib 是一款
-
Python使用Matplotlib绘制甘特图的实践
目录 1.引言 2.举个栗子 3.数据预处理 4.绘制甘特图 5.添加颜色 6.添加透明度 7.再优化 8. 总结 1.引言 甘特图已经拥有 100 多年的历史,这种可视化图表对项目管理非常有用. Henry Gantt 为了分析已经完成的项目创建了甘特图,他最初设计这个可视化工具主要用来衡量员工的工作效率并从中识别表现不佳的员工.经过多年的发展,甘特图已经发展成项目规划和跟踪的必备工具. 本文主要介绍如何使用Matplotlib来绘制甘特图,并不断优化我们的可视化效果. 闲话少说,我们直接开始
随机推荐
- 在ASP.NET里得到网站的域名
- 使用批处理删除HOSTS中特定内容的行的代码
- Oracle 10g的DBA无法登录解决方案
- Javascript实现鼠标右键特色菜单
- 判断Email地址是否正确的几个函数(asp/php/javascript)
- PHP读取、解析eml文件及生成网页的方法示例
- iis、apache与nginx禁止目录执行asp、php脚本的实现方法
- 关于C语言函数strstr()的分析以及实现
- android提取视频多张图片和视频信息实例
- javascript 日期时间 转换的方法
- 使用JS读秒使用示例
- js 动态创建 html元素
- JS实现隐藏同级元素后只显示JS文件内容的方法
- java设计模式之单例模式的详解及优点
- 50个比较实用jQuery代码段
- ThinkPHP进程计数类Process用法实例详解
- Apache Request-URI Too Large错误解决方法
- Linux中虚拟机宕机之后解决办法
- 基于JavaScript实现自定义滚动条
- Java Map 按照Value排序的实现方法